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融合先验知识的BP神经网络锂电池剩余寿命预测
被引量：
2
1
作者
郝可青
吕志刚
+2 位作者
李叶
邸若海
朱鸿杰
《西安工业大学学报》
CAS
2022年第1期65-73,共9页
针对锂电池数据为小样本条件下构建的神经网络模型泛化性差、预测误差大的问题,文中提出了一种融合先验知识的BP神经网络的建模方法。利用自适应权重粒子群算法优化网络的初始权值和阈值,以惩罚函数法的形式将单调性约束加入网络性能函...
针对锂电池数据为小样本条件下构建的神经网络模型泛化性差、预测误差大的问题,文中提出了一种融合先验知识的BP神经网络的建模方法。利用自适应权重粒子群算法优化网络的初始权值和阈值,以惩罚函数法的形式将单调性约束加入网络性能函数中,完成神经网络优化设计。实验采用NASA锂电池失效数据集,增加单调性的先验知识,对所提算法进行验证。仿真结果表明:在锂电池数据为小样本条件下,文中所提算法与其他常用锂电池预测算法相比平均误差下降5%,建立了预测误差与单调性约束项系数之间的关系,有效地解决了锂电池数据为小样本条件下模型预测精度低等问题。
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关键词
锂电池小样本数据
单调性约束
粒子群算法
BP神经网络
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职称材料
题名
融合先验知识的BP神经网络锂电池剩余寿命预测
被引量：
2
1
作者
郝可青
吕志刚
李叶
邸若海
朱鸿杰
机构
西安工业大学兵器科学与技术学院
西安工业大学电子信息工程学院
出处
《西安工业大学学报》
CAS
2022年第1期65-73,共9页
基金
电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室基金(CEMEE2020Z0202B)
陕西省自然科学基础研究计划(2020JQ-816)
+1 种基金
陕西省教育厅专项科研计划项目(20JK0680)
西安市科技计划项目(2020KJRC0033)。
文摘
针对锂电池数据为小样本条件下构建的神经网络模型泛化性差、预测误差大的问题,文中提出了一种融合先验知识的BP神经网络的建模方法。利用自适应权重粒子群算法优化网络的初始权值和阈值,以惩罚函数法的形式将单调性约束加入网络性能函数中,完成神经网络优化设计。实验采用NASA锂电池失效数据集,增加单调性的先验知识,对所提算法进行验证。仿真结果表明:在锂电池数据为小样本条件下,文中所提算法与其他常用锂电池预测算法相比平均误差下降5%,建立了预测误差与单调性约束项系数之间的关系,有效地解决了锂电池数据为小样本条件下模型预测精度低等问题。
关键词
锂电池小样本数据
单调性约束
粒子群算法
BP神经网络
Keywords
lithium battery small sample data
monotonicity constraint
particle swarm optimization algorithm
back propagation neural network
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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被引量
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1
融合先验知识的BP神经网络锂电池剩余寿命预测
郝可青
吕志刚
李叶
邸若海
朱鸿杰
《西安工业大学学报》
CAS
2022
2
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